DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 là một mô hình suy luận AI mã nguồn mở tiên tiến đạt được hiệu suất tương đương với o1 của OpenAI trong các nhiệm vụ toán học, lập trình và suy luận, với các kỹ thuật học tăng cường đổi mới và nhiều phiên bản tinh chế để dễ tiếp cận hơn.
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1?ref=aipure&utm_source=aipure
Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Jan 22, 2025
DeepSeek-R1 là gì
DeepSeek-R1 là một mô hình suy luận thế hệ đầu tiên được phát triển bởi DeepSeek AI, có hai biến thể chính: DeepSeek-R1-Zero và DeepSeek-R1. Được xây dựng trên kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) với tổng số tham số là 671B và 37B tham số được kích hoạt, nó đại diện cho một bước đột phá quan trọng trong khả năng suy luận AI. Mô hình được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ suy luận phức tạp thông qua các quy trình chuỗi suy nghĩ và có thể làm việc với độ dài ngữ cảnh là 128K token. Nó có sẵn cả qua nền tảng trò chuyện của DeepSeek và dưới dạng mô hình mã nguồn mở, với nhiều phiên bản tinh chế từ 1.5B đến 70B tham số dựa trên kiến trúc Llama và Qwen.
Các Tính năng Chính của DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 là một mô hình lý luận AI mã nguồn mở tiên tiến đạt được hiệu suất tương đương với mô hình o1 của OpenAI trong các nhiệm vụ toán học, lập trình và lý luận. Nó được đào tạo bằng cách sử dụng học tăng cường quy mô lớn và có kiến trúc độc đáo cho phép lý luận từng bước, tự xác minh và khả năng phản ánh. Mô hình đã được chưng cất thành các phiên bản nhỏ hơn dựa trên Llama và Qwen, giúp nó dễ tiếp cận hơn trong khi vẫn duy trì hiệu suất mạnh mẽ.
Khả Năng Lý Luận Nâng Cao: Sử dụng lý luận chuỗi tư duy với các mẫu tự xác minh và phản ánh, cho phép giải quyết vấn đề một cách minh bạch từng bước
Đào Tạo RL Quy Mô Lớn: Nghiên cứu mở đầu tiên để xác thực rằng khả năng lý luận có thể được phát triển hoàn toàn thông qua học tăng cường mà không cần tinh chỉnh giám sát
Tùy Chọn Mô Hình Linh Hoạt: Có sẵn với nhiều kích thước thông qua chưng cất (1.5B đến 70B tham số), cung cấp các tùy chọn cho các yêu cầu tính toán khác nhau trong khi vẫn duy trì hiệu suất mạnh mẽ
Chiều Dài Ngữ Cảnh Mở Rộng: Hỗ trợ chiều dài ngữ cảnh lên đến 128K token, cho phép xử lý các đầu vào dài hơn và tạo ra các phản hồi chi tiết hơn
Các Trường hợp Sử dụng của DeepSeek-R1
Giải Quyết Vấn Đề Toán Học Nâng Cao: Xuất sắc trong việc giải quyết các vấn đề toán học phức tạp, bao gồm các tiêu chuẩn AIME và MATH-500, với lý luận từng bước
Phát Triển Phần Mềm và Lập Trình: Thực hiện các nhiệm vụ lập trình cấp cao, các vấn đề lập trình cạnh tranh và các thách thức kỹ thuật phần mềm với độ chính xác cao
Hỗ Trợ Giáo Dục: Giúp học sinh và giáo viên bằng cách cung cấp các giải thích chi tiết và cách tiếp cận giải quyết vấn đề từng bước trong nhiều môn học khác nhau
Nhiệm Vụ Lý Luận Đa Ngôn Ngữ: Xử lý các nhiệm vụ lý luận phức tạp bằng cả tiếng Anh và tiếng Trung, làm cho nó có giá trị cho các ứng dụng quốc tế
Ưu điểm
Mã nguồn mở và có thể sử dụng thương mại theo Giấy phép MIT
Hiệu suất tương đương với các mô hình độc quyền như o1 của OpenAI
Có sẵn với nhiều kích thước cho các nhu cầu tính toán khác nhau
Nhược điểm
Yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể cho các mô hình lớn hơn
Cài đặt nhiệt độ cần được điều chỉnh cẩn thận để ngăn chặn sự lặp lại
Không hỗ trợ hệ thống nhắc nhở - tất cả các hướng dẫn phải nằm trong nhắc nhở của người dùng
Cách Sử dụng DeepSeek-R1
Chọn Phương Thức Truy Cập: Bạn có ba tùy chọn để truy cập DeepSeek-R1: Giao Diện Web, API hoặc Cài Đặt Địa Phương
Truy Cập Giao Diện Web: Truy cập chat.deepseek.com, đăng nhập và bật nút 'DeepThink' để tương tác với DeepSeek-R1. Lưu ý: Giới hạn 50 tin nhắn mỗi ngày trong chế độ nâng cao
Truy Cập API: 1. Đăng ký tại platform.deepseek.com để nhận khóa API 2. Sử dụng API tương thích với OpenAI bằng cách chỉ định model='deepseek-reasoner' 3. Đặt base_url thành https://api.deepseek.com/v1
Cài Đặt Địa Phương (Các Mô Hình Tinh Chế): Cài đặt vLLM hoặc SGLang để chạy các phiên bản tinh chế nhỏ hơn tại địa phương. Đối với vLLM, sử dụng: 'vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager'
Cấu Hình Cài Đặt Sử Dụng: Đặt nhiệt độ giữa 0.5-0.7 (0.6 được khuyến nghị), tránh các lời nhắc hệ thống, bao gồm hướng dẫn trong các lời nhắc của người dùng, và đối với các vấn đề toán học, thêm chỉ thị '\boxed{}'
Chọn Phiên Bản Mô Hình: Chọn giữa DeepSeek-R1-Zero (mô hình RL thuần túy), DeepSeek-R1 (mô hình đầy đủ) hoặc các phiên bản tinh chế (dựa trên Qwen/Llama) dựa trên tài nguyên tính toán của bạn
Định Dạng Lời Nhắc: Bao gồm tất cả các hướng dẫn trong lời nhắc của người dùng mà không có lời nhắc hệ thống. Đối với các vấn đề toán học, yêu cầu câu trả lời cuối cùng trong \boxed{}
Tạo Nhiều Phản Hồi: Để có kết quả tốt nhất, tạo nhiều phản hồi và trung bình kết quả khi đánh giá hiệu suất mô hình
Câu hỏi Thường gặp về DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 là một mô hình suy luận thế hệ đầu tiên được phát triển bởi DeepSeek-AI, đạt hiệu suất tương đương với OpenAI-o1 trong các nhiệm vụ toán học, mã và suy luận. Nó được đào tạo bằng cách sử dụng học tăng cường quy mô lớn và bao gồm hai phiên bản: DeepSeek-R1-Zero và DeepSeek-R1.
Bài đăng chính thức
Đang tải...Bài viết phổ biến
Mô hình S2V-01 của Hailuo AI: Cách mạng hóa tính nhất quán nhân vật trong sáng tạo video
Jan 13, 2025
Cách Sử Dụng Hypernatural AI để Tạo Video Nhanh Chóng | Hướng Dẫn Mới 2025
Jan 10, 2025
Mã quà tặng mới của CrushOn AI NSFW Chatbot trong tháng 1 năm 2025 và Cách đổi
Jan 9, 2025
Mã Giảm Giá Merlin AI Miễn Phí Tháng 1 Năm 2025 và Cách Sử Dụng | AIPURE
Jan 9, 2025